1.1.kdTree---一种递归的邻近搜索策略 关于kdTree到底是怎么工作的https://en.wikipedia.org/wiki/K-d_tree这里有非常详细的说明,我不再赘述。但是kdTree实际上包括两个部分:1.建立kdTree,2.在kdTree中查找。建立kdTree实际上是一个不断划分的过程,首先选择最sparse的维度,然后找到该维度上的中间点,垂直该维...
pcl::search::KdTree<PointType> tree; tree.setInputCloud(cloud); //设置输入点云 for (size_t i = 0; i < cloud->size(); ++i) { if (!pcl_isfinite((*cloud)[i].x)) { continue; } //Considering the second neighbor since the first is the point itself. //运算第二个临近点,因为...
PCL特征点与配准(1) 关于输入一个具体的物体的点云,从场景中找出与该物体点云相匹配的,这种方法可以用来抓取指定的物体等等,具体的代码的解释如下,需要用到的一些基础的知识,在之前的博客中都有提及,其中用到的一些方法可以翻阅前面的博客,当然有问题可以关注公众号,与众多爱好者一起交流 具体的代码实现 #include ...
,可以通过以下步骤来实现: 1. 首先,需要使用点云库(如PCL)加载点云数据,并将其转换为合适的数据结构,如PointCloud类型。 2. 接下来,确定多边形的法向量。法向量可以通过计算多边形...
例如kdtree和octree对海量点云进行高效压缩存储与管理,其中滤波、配准、特征描述与提前基础处理,可以应用于模型的智能检索,以及后期的曲面重建和可视化都在PCL中有相应的模块。总之,三维点云数据的处理是逆向工程中比较重要的一环,PCL中间所有的模块正是为此而生的。激光遥感测量能够直接获取高精度三维地面点数据,是对...
pcl::search::KdTree<PointType>tree; tree.setInputCloud (cloud);//设置输入点云for(size_t i =0; i < cloud->size (); ++i) {if(! pcl_isfinite ((*cloud)[i].x)) {continue; }//Considering the second neighbor since the first is the point itself.//运算第二个临近点,因为第一个点...
pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptrtree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ> ()); ne.setSearchMethod(tree);//设置搜索方法pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptrcloud_normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);//ne.setRadiusSearch(0.05); //设置半径邻域搜索ne.setKSearch(5); ...
Input: 无序化的点云,维度k Output:点云对应的kd-tree Algorithm: 1、初始化分割轴:对每个维度的数据进行方差的计算,取最大方差的维度作为分割轴,标记为r; 2、确定节点:对当前数据按分割轴维度进行检索,找到中位数数据,并将其放入到当前节点上; 3、划分双支: 划分左支:在当前分割轴维度,所有小于中位数的...